talk-data.com

PyData Kampala Meetup – You're Invited! Join us for an exciting in-person Meetup where we explore the power of open source and AI in Africa’s data journey.

Talks: 1. Open Source Data Visualization Opportunities by Kavuma Lameck 2. Building Africa\, One Open AI Tool at a Time by Kaddu Livingstone

Connect with fellow data enthusiasts, share ideas, and discover opportunities shaping Africa’s tech future. Date: Friday 27th June 2025, 5-7pm (Prompt) Venue: Unipod, Yusuf Lule Teaching Facility, Makerere University. Register now: https://forms.gle/43xGkBv4VXMi53ny9

Title: Quantum-centric supercomputing and applications. Abstract: Quantum-centric supercomputing (QCSC) is a new computational framework that makes use of high-performance classical and quantum computing in concert. In this talk, I will review IBM's roadmap for QCSC, illustrating how QCSC algorithms have enabled new use cases in chemistry and materials science, and the role of QCSC in the future of the quantum era. And a short Bio: Javier Robledo-Moreno is a Research Scientist at IBM Quantum. Since he joined IBM two years ago, his research has focused on the development and implementation of quantum-centric supercomputing algorithms to study quantum many-body problems. Javier obtained his PhD in Physics from New York University and the Flatiron Institute in 2023. Hybrid Option: https://teams.live.com/meet/9344585286624?p=VQZ6HlXKEe08HQKtaJ

🎫Tickets only via Eventbrite 👉 https://www.eventbrite.de/e/1219114978719 Use the promo code " SIBB-PitchNight-2025-MEETUP " to get 25% off! -------------------------------------------------------------------- Once again we are happy to invite you to our annual highlight event: The SIBB Startup Pitch Night. And we are celebrating a premiere: The SIBB Startup Pitch Night event will be part of the great "buildersklub conference". Enjoy high-quality networking with startups, supporters, and investors from Berlin's startup scene, as well as the no-code and low-code community of buildersklub (formerly 'lowcodeklub'). Our Startup Pitch Night will highlight the buildersklub conference evening event: 9 founder teams will enter the stage and present their products and what they've achieved in 10 months SIBB incubator. They have worked hard to turn their ideas into impactful projects and will be thrilled to answer your questions and celebrate this milestone with you.

📅 When: June 25, 2025, 5:30 PM – 11:00 PM 📍 Where: Cambridge Innovation Center Berlin (CIC). Join us for a night of great ideas, inspiring stories, high-value networking, and good vibes!

------------------------------------------------------------ 🎫Tickets only via Eventbrite 👉 https://www.eventbrite.de/e/1219114978719 Use the promo code " SIBB-PitchNight-2025-MEETUP " to get 25% off! ------------------------------------------------------------

We are delighted to announce the 24th London Information Retrieval & AI Meetup, a free evening event aimed at enthusiasts and professionals curious to explore and discuss the latest trends in the field.

This time, the Meetup is Hybrid, with a live event in London streamed online on Zoom!

ATTENTION: Remember to fill out the form to confirm the registration and receive the link to the virtual event: https://forms.gle/UQfBgcCLm2fG7Zza9

>>>> IN-PRESENCE MEETUP

Location:

Gladwin Tower, nine elms point sw8 2fs, London [Google Maps] open doors: 6:15 PM (GMT+1)

>>>> ONLINE MEETUP

Location: Zoom

open doors 6:30 PM (GMT+1) You will receive the virtual event link after completing the form.

----------------------------------------

The event will be structured around 2 technical talks, each followed by a Q&A session. The event will end with a networking session.

> Open doors from 6:15 PM (in-person) > 6:30 PM open doors for virtual attendees

• Welcome & Latest News - Alessandro Benedetti, Director @ Sease

> 06:45 PM First talk Building Search Using OpenSearch: Limitations and Workarounds Nazerke Seidan - IR/ML Engineer @ Sease

> 7:30 PM Second Talk Exploring Multilingual Embeddings for Italian Semantic Search: A Pretrained and Fine-tuned Approach Nicolò Rinaldi - Software Engineer/Data Scientist @ Sease

> 8:15\~8:45 PM Networking session + buffet

For more info, including speaker bios, abstracts and timing, please check our website https://sease.io/

Join us at our next NYC meetup for an evening of real talk focused on infrastructure scaling, rethinking attention, and cost-efficient pipeline design.

Whether you're scaling foundation models, fine-tuning inference costs, or just trying to make your pipelines less brittle—this one’s for you. Come network with fellow ML engineers, researchers, and infra builders over good food and smarter systems thinking.

🧠 Featuring:

• ​Maxim Alt, Senior Director, AI Software ​ AI Systems Optimizations Maxim Alt is currently working in a Stealth AI Infra Startup. A 30-year veteran of high-performance computing. He founded several tech start-ups in the Bay area and served as SVP of AI & HPC Technology at Core Scientific, after an 18-year engineering career at Intel. Max has authored dozens of research papers on advanced topics in power, performance and efficiency optimization, resource provisioning and prediction, and holds 10 patents for large scale HPC workflows. Max holds a B.Sc. in Math and Computer Science from Tel Aviv University and a M.Sc. in Software Management from Carnegie Mellon University.

• ​Rekha Singhal, Head of Research @ Tata Consultancy Services ​ GenAI from PoC to Production Dr. Rekha Singhal is Head of Research at TCS PacePort New York and leads the Computing Systems Research area at TCS Research. An ACM Senior Member with 70+ patents and 100+ publications, she focuses on accelerating modern and agentic-AI applications across heterogeneous multi-cloud environments. Rekha holds M.Tech. and a Ph.D. in Computer Science from IIT Delhi and was a visiting researcher at Stanford.

• ​Jacob Buckman, Co-founder and CEO @Manifest AI ​ Rethinking Attention Jacob Buckman is Founder & CEO of Manifest AI. They are on a mission to train a neural network to model all human output. Jacob brings years of deep learning research from institutions like OpenAI, GoogleBrain and Mila. Jacob holds a Ph.D in Computer Science from McGill and multiple degrees from Carnegie Mellon University.

Date & Location: 📍 Location: Goodwin Procter LLP 📆 Date: June 23rd, 2025 🕠 Time: 5:30 PM – 8:30 PM ET 🍕 Snacks, drinks, and networking included

Free to attend, space is limited! Reserve your spot now: https://lu.ma/gwt3ikhr

Powered by Banc of California

Expect:

• Deep dives from engineers and researchers
• Actionable insights for ML infra and pipeline design
• A relaxed, high-signal environment with food, drinks, and conversation

PLEASE REGISTER ON LUMA https://lu.ma/gwt3ikhr https://lu.ma/gwt3ikhr https://lu.ma/gwt3ikhr

When and Where

June 20\, 2025 \| 9:00 – 11:00 AM Pacific

Virtually over Zoom

IA Generativa con Agentes: Transformando el Desarrollo de Software

La charla explora cómo expandir las capacidades de los LLMs utilizando herramientas externas mediante agentes inteligentes. Veremos cómo esta combinación transforma el desarrollo de software al automatizar tareas y colaboración con la IA.

----------

Antonio Martinez es Ingeniero de Software en Inteligencia Artificial en Intel, con una maestría en Ciencias de la Computación por la Universidad Estatal de Texas. Tiene más de 10 años de experiencia en liderazgo técnico, inteligencia artificial, visión por computador y desarrollo de software.

Trabajadores Digitales: El Futuro del Trabajo Aumentado por Agentes

En esta charla te cuento cómo, junto a mi esposa, desarrollamos una plataforma de agentes basada en LangGraph y LangChain que ha escalado nuestra atención al cliente, aumentado la satisfacción y mejorado la conversión de ventas.

Te mostraré mi arquitectura agentica con el patrón React (Reasoning-Action) + Reflection (self-validation) y cómo este agente es capaz no solo de vender, sino de hacer todo el proceso de costear el delivery, validar pagos y más.

Compartiré ejemplos reales de empresas que ya usan microautomatizaciones low-code/no-code para centrar su esfuerzo en el core del negocio.

Reflexionaremos juntos sobre un mundo laboral hiperautomatizado donde cada uno de nosotros estará potenciado por múltiples agentes digitales.

-----------

Soy Jamilton Quintero, Head de Inteligencia Artificial en Apiux Tecnología, y me apasiona diseñar arquitecturas agenticas que transformen procesos reales. Soy un apasionado de la tecnología y fiel creyente de que la información tiene que fluir libremente, por lo que me encanta contribuir al OpenSource y en comunidades.

Usando Computer Vision Para Decisiones y Expresiones Artísticas en Entornos Creativos

Uso de un sistema de control gestual para la creación de animaciones / efectos visuales creativos. Exploración de cómo Machine Learning e Inteligencia Artificial pueden facilitar la creación de experiencias inmersivas para entornos de trabajo creativos. Creación de un sistema integral que comunica Python con Unreal Engine 5 para controlar entornos 3D.

----------

Tecnólogo Creativo especializado en el uso de tecnologías emergentes dentro de entornos creativos 2D/3D para diseños visuales. Experiencia de trabajo en Realidad Virtual y Efectos Visuales para cine y TV.

Tus Datos te Están Mintiendo: Búsqueda Semántica Para Encontrar la Verdad

Los modelos de alto rendimiento comienzan con datos de alta calidad, pero encontrar muestras ruidosas, mal etiquetadas o casos límite dentro de conjuntos de datos masivos sigue siendo un gran obstáculo. En esta sesión, exploraremos un enfoque escalable para curar y refinar conjuntos de datos visuales a gran escala utilizando búsqueda semántica impulsada por embeddings basados en transformers.

Al aprovechar la búsqueda por similitud y el aprendizaje de representaciones multimodales, aprenderás a descubrir patrones ocultos, detectar inconsistencias y encontrar casos límite. También discutiremos cómo estas técnicas pueden integrarse en lagos de datos y canalizaciones a gran escala para facilitar la depuración de modelos, la optimización de conjuntos de datos y el desarrollo de modelos fundacionales más robustos en visión por computadora. Únete a nosotros para descubrir cómo la búsqueda semántica está transformando la manera en que construimos y refinamos sistemas de inteligencia artificial.

------------

Paula Ramos tiene un doctorado en Visión por Computador y Aprendizaje Automático, con más de 20 años de experiencia en el campo tecnológico. Desde principios de los años 2000 en Colombia, ha estado desarrollando tecnologías integradas de ingeniería innovadoras, principalmente en Visión por Computador, robótica y Aprendizaje Automático aplicados a la agricultura.

Durante su investigación doctoral y postdoctoral, desplegó múltiples tecnologías de computación en el borde e IoT inteligentes y de bajo costo, diseñadas para agricultores y que pueden ser operadas sin experiencia en sistemas de visión por computador. El objetivo central de la investigación de Paula ha sido desarrollar sistemas y máquinas inteligentes capaces de comprender y recrear el mundo visual que nos rodea para resolver necesidades del mundo real, como las que se presentan en la industria agrícola.

When and Where

June 20\, 2025 \| 9:00 – 11:00 AM Pacific

Virtually over Zoom

IA Generativa con Agentes: Transformando el Desarrollo de Software

La charla explora cómo expandir las capacidades de los LLMs utilizando herramientas externas mediante agentes inteligentes. Veremos cómo esta combinación transforma el desarrollo de software al automatizar tareas y colaboración con la IA.

----------

Antonio Martinez es Ingeniero de Software en Inteligencia Artificial en Intel, con una maestría en Ciencias de la Computación por la Universidad Estatal de Texas. Tiene más de 10 años de experiencia en liderazgo técnico, inteligencia artificial, visión por computador y desarrollo de software.

Trabajadores Digitales: El Futuro del Trabajo Aumentado por Agentes

En esta charla te cuento cómo, junto a mi esposa, desarrollamos una plataforma de agentes basada en LangGraph y LangChain que ha escalado nuestra atención al cliente, aumentado la satisfacción y mejorado la conversión de ventas.

Te mostraré mi arquitectura agentica con el patrón React (Reasoning-Action) + Reflection (self-validation) y cómo este agente es capaz no solo de vender, sino de hacer todo el proceso de costear el delivery, validar pagos y más.

Compartiré ejemplos reales de empresas que ya usan microautomatizaciones low-code/no-code para centrar su esfuerzo en el core del negocio.

Reflexionaremos juntos sobre un mundo laboral hiperautomatizado donde cada uno de nosotros estará potenciado por múltiples agentes digitales.

-----------

Soy Jamilton Quintero, Head de Inteligencia Artificial en Apiux Tecnología, y me apasiona diseñar arquitecturas agenticas que transformen procesos reales. Soy un apasionado de la tecnología y fiel creyente de que la información tiene que fluir libremente, por lo que me encanta contribuir al OpenSource y en comunidades.

Usando Computer Vision Para Decisiones y Expresiones Artísticas en Entornos Creativos

Uso de un sistema de control gestual para la creación de animaciones / efectos visuales creativos. Exploración de cómo Machine Learning e Inteligencia Artificial pueden facilitar la creación de experiencias inmersivas para entornos de trabajo creativos. Creación de un sistema integral que comunica Python con Unreal Engine 5 para controlar entornos 3D.

----------

Tecnólogo Creativo especializado en el uso de tecnologías emergentes dentro de entornos creativos 2D/3D para diseños visuales. Experiencia de trabajo en Realidad Virtual y Efectos Visuales para cine y TV.

Tus Datos te Están Mintiendo: Búsqueda Semántica Para Encontrar la Verdad

Los modelos de alto rendimiento comienzan con datos de alta calidad, pero encontrar muestras ruidosas, mal etiquetadas o casos límite dentro de conjuntos de datos masivos sigue siendo un gran obstáculo. En esta sesión, exploraremos un enfoque escalable para curar y refinar conjuntos de datos visuales a gran escala utilizando búsqueda semántica impulsada por embeddings basados en transformers.

Al aprovechar la búsqueda por similitud y el aprendizaje de representaciones multimodales, aprenderás a descubrir patrones ocultos, detectar inconsistencias y encontrar casos límite. También discutiremos cómo estas técnicas pueden integrarse en lagos de datos y canalizaciones a gran escala para facilitar la depuración de modelos, la optimización de conjuntos de datos y el desarrollo de modelos fundacionales más robustos en visión por computadora. Únete a nosotros para descubrir cómo la búsqueda semántica está transformando la manera en que construimos y refinamos sistemas de inteligencia artificial.

------------

Paula Ramos tiene un doctorado en Visión por Computador y Aprendizaje Automático, con más de 20 años de experiencia en el campo tecnológico. Desde principios de los años 2000 en Colombia, ha estado desarrollando tecnologías integradas de ingeniería innovadoras, principalmente en Visión por Computador, robótica y Aprendizaje Automático aplicados a la agricultura.

Durante su investigación doctoral y postdoctoral, desplegó múltiples tecnologías de computación en el borde e IoT inteligentes y de bajo costo, diseñadas para agricultores y que pueden ser operadas sin experiencia en sistemas de visión por computador. El objetivo central de la investigación de Paula ha sido desarrollar sistemas y máquinas inteligentes capaces de comprender y recrear el mundo visual que nos rodea para resolver necesidades del mundo real, como las que se presentan en la industria agrícola.

When and Where

June 20\, 2025 \| 9:00 – 11:00 AM Pacific

Virtually over Zoom

IA Generativa con Agentes: Transformando el Desarrollo de Software

La charla explora cómo expandir las capacidades de los LLMs utilizando herramientas externas mediante agentes inteligentes. Veremos cómo esta combinación transforma el desarrollo de software al automatizar tareas y colaboración con la IA.

----------

Antonio Martinez es Ingeniero de Software en Inteligencia Artificial en Intel, con una maestría en Ciencias de la Computación por la Universidad Estatal de Texas. Tiene más de 10 años de experiencia en liderazgo técnico, inteligencia artificial, visión por computador y desarrollo de software.

Trabajadores Digitales: El Futuro del Trabajo Aumentado por Agentes

En esta charla te cuento cómo, junto a mi esposa, desarrollamos una plataforma de agentes basada en LangGraph y LangChain que ha escalado nuestra atención al cliente, aumentado la satisfacción y mejorado la conversión de ventas.

Te mostraré mi arquitectura agentica con el patrón React (Reasoning-Action) + Reflection (self-validation) y cómo este agente es capaz no solo de vender, sino de hacer todo el proceso de costear el delivery, validar pagos y más.

Compartiré ejemplos reales de empresas que ya usan microautomatizaciones low-code/no-code para centrar su esfuerzo en el core del negocio.

Reflexionaremos juntos sobre un mundo laboral hiperautomatizado donde cada uno de nosotros estará potenciado por múltiples agentes digitales.

-----------

Soy Jamilton Quintero, Head de Inteligencia Artificial en Apiux Tecnología, y me apasiona diseñar arquitecturas agenticas que transformen procesos reales. Soy un apasionado de la tecnología y fiel creyente de que la información tiene que fluir libremente, por lo que me encanta contribuir al OpenSource y en comunidades.

Usando Computer Vision Para Decisiones y Expresiones Artísticas en Entornos Creativos

Uso de un sistema de control gestual para la creación de animaciones / efectos visuales creativos. Exploración de cómo Machine Learning e Inteligencia Artificial pueden facilitar la creación de experiencias inmersivas para entornos de trabajo creativos. Creación de un sistema integral que comunica Python con Unreal Engine 5 para controlar entornos 3D.

----------

Tecnólogo Creativo especializado en el uso de tecnologías emergentes dentro de entornos creativos 2D/3D para diseños visuales. Experiencia de trabajo en Realidad Virtual y Efectos Visuales para cine y TV.

Tus Datos te Están Mintiendo: Búsqueda Semántica Para Encontrar la Verdad

Los modelos de alto rendimiento comienzan con datos de alta calidad, pero encontrar muestras ruidosas, mal etiquetadas o casos límite dentro de conjuntos de datos masivos sigue siendo un gran obstáculo. En esta sesión, exploraremos un enfoque escalable para curar y refinar conjuntos de datos visuales a gran escala utilizando búsqueda semántica impulsada por embeddings basados en transformers.

Al aprovechar la búsqueda por similitud y el aprendizaje de representaciones multimodales, aprenderás a descubrir patrones ocultos, detectar inconsistencias y encontrar casos límite. También discutiremos cómo estas técnicas pueden integrarse en lagos de datos y canalizaciones a gran escala para facilitar la depuración de modelos, la optimización de conjuntos de datos y el desarrollo de modelos fundacionales más robustos en visión por computadora. Únete a nosotros para descubrir cómo la búsqueda semántica está transformando la manera en que construimos y refinamos sistemas de inteligencia artificial.

------------

Paula Ramos tiene un doctorado en Visión por Computador y Aprendizaje Automático, con más de 20 años de experiencia en el campo tecnológico. Desde principios de los años 2000 en Colombia, ha estado desarrollando tecnologías integradas de ingeniería innovadoras, principalmente en Visión por Computador, robótica y Aprendizaje Automático aplicados a la agricultura.

Durante su investigación doctoral y postdoctoral, desplegó múltiples tecnologías de computación en el borde e IoT inteligentes y de bajo costo, diseñadas para agricultores y que pueden ser operadas sin experiencia en sistemas de visión por computador. El objetivo central de la investigación de Paula ha sido desarrollar sistemas y máquinas inteligentes capaces de comprender y recrear el mundo visual que nos rodea para resolver necesidades del mundo real, como las que se presentan en la industria agrícola.

When and Where

June 20\, 2025 \| 9:00 – 11:00 AM Pacific

Virtually over Zoom

IA Generativa con Agentes: Transformando el Desarrollo de Software

La charla explora cómo expandir las capacidades de los LLMs utilizando herramientas externas mediante agentes inteligentes. Veremos cómo esta combinación transforma el desarrollo de software al automatizar tareas y colaboración con la IA.

----------

Antonio Martinez es Ingeniero de Software en Inteligencia Artificial en Intel, con una maestría en Ciencias de la Computación por la Universidad Estatal de Texas. Tiene más de 10 años de experiencia en liderazgo técnico, inteligencia artificial, visión por computador y desarrollo de software.

Trabajadores Digitales: El Futuro del Trabajo Aumentado por Agentes

En esta charla te cuento cómo, junto a mi esposa, desarrollamos una plataforma de agentes basada en LangGraph y LangChain que ha escalado nuestra atención al cliente, aumentado la satisfacción y mejorado la conversión de ventas.

Te mostraré mi arquitectura agentica con el patrón React (Reasoning-Action) + Reflection (self-validation) y cómo este agente es capaz no solo de vender, sino de hacer todo el proceso de costear el delivery, validar pagos y más.

Compartiré ejemplos reales de empresas que ya usan microautomatizaciones low-code/no-code para centrar su esfuerzo en el core del negocio.

Reflexionaremos juntos sobre un mundo laboral hiperautomatizado donde cada uno de nosotros estará potenciado por múltiples agentes digitales.

-----------

Soy Jamilton Quintero, Head de Inteligencia Artificial en Apiux Tecnología, y me apasiona diseñar arquitecturas agenticas que transformen procesos reales. Soy un apasionado de la tecnología y fiel creyente de que la información tiene que fluir libremente, por lo que me encanta contribuir al OpenSource y en comunidades.

Usando Computer Vision Para Decisiones y Expresiones Artísticas en Entornos Creativos

Uso de un sistema de control gestual para la creación de animaciones / efectos visuales creativos. Exploración de cómo Machine Learning e Inteligencia Artificial pueden facilitar la creación de experiencias inmersivas para entornos de trabajo creativos. Creación de un sistema integral que comunica Python con Unreal Engine 5 para controlar entornos 3D.

----------

Tecnólogo Creativo especializado en el uso de tecnologías emergentes dentro de entornos creativos 2D/3D para diseños visuales. Experiencia de trabajo en Realidad Virtual y Efectos Visuales para cine y TV.

Tus Datos te Están Mintiendo: Búsqueda Semántica Para Encontrar la Verdad

Los modelos de alto rendimiento comienzan con datos de alta calidad, pero encontrar muestras ruidosas, mal etiquetadas o casos límite dentro de conjuntos de datos masivos sigue siendo un gran obstáculo. En esta sesión, exploraremos un enfoque escalable para curar y refinar conjuntos de datos visuales a gran escala utilizando búsqueda semántica impulsada por embeddings basados en transformers.

Al aprovechar la búsqueda por similitud y el aprendizaje de representaciones multimodales, aprenderás a descubrir patrones ocultos, detectar inconsistencias y encontrar casos límite. También discutiremos cómo estas técnicas pueden integrarse en lagos de datos y canalizaciones a gran escala para facilitar la depuración de modelos, la optimización de conjuntos de datos y el desarrollo de modelos fundacionales más robustos en visión por computadora. Únete a nosotros para descubrir cómo la búsqueda semántica está transformando la manera en que construimos y refinamos sistemas de inteligencia artificial.

------------

Paula Ramos tiene un doctorado en Visión por Computador y Aprendizaje Automático, con más de 20 años de experiencia en el campo tecnológico. Desde principios de los años 2000 en Colombia, ha estado desarrollando tecnologías integradas de ingeniería innovadoras, principalmente en Visión por Computador, robótica y Aprendizaje Automático aplicados a la agricultura.

Durante su investigación doctoral y postdoctoral, desplegó múltiples tecnologías de computación en el borde e IoT inteligentes y de bajo costo, diseñadas para agricultores y que pueden ser operadas sin experiencia en sistemas de visión por computador. El objetivo central de la investigación de Paula ha sido desarrollar sistemas y máquinas inteligentes capaces de comprender y recrear el mundo visual que nos rodea para resolver necesidades del mundo real, como las que se presentan en la industria agrícola.

When and Where

June 20\, 2025 \| 9:00 – 11:00 AM Pacific

Virtually over Zoom

IA Generativa con Agentes: Transformando el Desarrollo de Software

La charla explora cómo expandir las capacidades de los LLMs utilizando herramientas externas mediante agentes inteligentes. Veremos cómo esta combinación transforma el desarrollo de software al automatizar tareas y colaboración con la IA.

----------

Antonio Martinez es Ingeniero de Software en Inteligencia Artificial en Intel, con una maestría en Ciencias de la Computación por la Universidad Estatal de Texas. Tiene más de 10 años de experiencia en liderazgo técnico, inteligencia artificial, visión por computador y desarrollo de software.

Trabajadores Digitales: El Futuro del Trabajo Aumentado por Agentes

En esta charla te cuento cómo, junto a mi esposa, desarrollamos una plataforma de agentes basada en LangGraph y LangChain que ha escalado nuestra atención al cliente, aumentado la satisfacción y mejorado la conversión de ventas.

Te mostraré mi arquitectura agentica con el patrón React (Reasoning-Action) + Reflection (self-validation) y cómo este agente es capaz no solo de vender, sino de hacer todo el proceso de costear el delivery, validar pagos y más.

Compartiré ejemplos reales de empresas que ya usan microautomatizaciones low-code/no-code para centrar su esfuerzo en el core del negocio.

Reflexionaremos juntos sobre un mundo laboral hiperautomatizado donde cada uno de nosotros estará potenciado por múltiples agentes digitales.

-----------

Soy Jamilton Quintero, Head de Inteligencia Artificial en Apiux Tecnología, y me apasiona diseñar arquitecturas agenticas que transformen procesos reales. Soy un apasionado de la tecnología y fiel creyente de que la información tiene que fluir libremente, por lo que me encanta contribuir al OpenSource y en comunidades.

Usando Computer Vision Para Decisiones y Expresiones Artísticas en Entornos Creativos

Uso de un sistema de control gestual para la creación de animaciones / efectos visuales creativos. Exploración de cómo Machine Learning e Inteligencia Artificial pueden facilitar la creación de experiencias inmersivas para entornos de trabajo creativos. Creación de un sistema integral que comunica Python con Unreal Engine 5 para controlar entornos 3D.

----------

Tecnólogo Creativo especializado en el uso de tecnologías emergentes dentro de entornos creativos 2D/3D para diseños visuales. Experiencia de trabajo en Realidad Virtual y Efectos Visuales para cine y TV.

Tus Datos te Están Mintiendo: Búsqueda Semántica Para Encontrar la Verdad

Los modelos de alto rendimiento comienzan con datos de alta calidad, pero encontrar muestras ruidosas, mal etiquetadas o casos límite dentro de conjuntos de datos masivos sigue siendo un gran obstáculo. En esta sesión, exploraremos un enfoque escalable para curar y refinar conjuntos de datos visuales a gran escala utilizando búsqueda semántica impulsada por embeddings basados en transformers.

Al aprovechar la búsqueda por similitud y el aprendizaje de representaciones multimodales, aprenderás a descubrir patrones ocultos, detectar inconsistencias y encontrar casos límite. También discutiremos cómo estas técnicas pueden integrarse en lagos de datos y canalizaciones a gran escala para facilitar la depuración de modelos, la optimización de conjuntos de datos y el desarrollo de modelos fundacionales más robustos en visión por computadora. Únete a nosotros para descubrir cómo la búsqueda semántica está transformando la manera en que construimos y refinamos sistemas de inteligencia artificial.

------------

Paula Ramos tiene un doctorado en Visión por Computador y Aprendizaje Automático, con más de 20 años de experiencia en el campo tecnológico. Desde principios de los años 2000 en Colombia, ha estado desarrollando tecnologías integradas de ingeniería innovadoras, principalmente en Visión por Computador, robótica y Aprendizaje Automático aplicados a la agricultura.

Durante su investigación doctoral y postdoctoral, desplegó múltiples tecnologías de computación en el borde e IoT inteligentes y de bajo costo, diseñadas para agricultores y que pueden ser operadas sin experiencia en sistemas de visión por computador. El objetivo central de la investigación de Paula ha sido desarrollar sistemas y máquinas inteligentes capaces de comprender y recrear el mundo visual que nos rodea para resolver necesidades del mundo real, como las que se presentan en la industria agrícola.

When and Where

June 20\, 2025 \| 9:00 – 11:00 AM Pacific

Virtually over Zoom

IA Generativa con Agentes: Transformando el Desarrollo de Software

La charla explora cómo expandir las capacidades de los LLMs utilizando herramientas externas mediante agentes inteligentes. Veremos cómo esta combinación transforma el desarrollo de software al automatizar tareas y colaboración con la IA.

----------

Antonio Martinez es Ingeniero de Software en Inteligencia Artificial en Intel, con una maestría en Ciencias de la Computación por la Universidad Estatal de Texas. Tiene más de 10 años de experiencia en liderazgo técnico, inteligencia artificial, visión por computador y desarrollo de software.

Trabajadores Digitales: El Futuro del Trabajo Aumentado por Agentes

En esta charla te cuento cómo, junto a mi esposa, desarrollamos una plataforma de agentes basada en LangGraph y LangChain que ha escalado nuestra atención al cliente, aumentado la satisfacción y mejorado la conversión de ventas.

Te mostraré mi arquitectura agentica con el patrón React (Reasoning-Action) + Reflection (self-validation) y cómo este agente es capaz no solo de vender, sino de hacer todo el proceso de costear el delivery, validar pagos y más.

Compartiré ejemplos reales de empresas que ya usan microautomatizaciones low-code/no-code para centrar su esfuerzo en el core del negocio.

Reflexionaremos juntos sobre un mundo laboral hiperautomatizado donde cada uno de nosotros estará potenciado por múltiples agentes digitales.

-----------

Soy Jamilton Quintero, Head de Inteligencia Artificial en Apiux Tecnología, y me apasiona diseñar arquitecturas agenticas que transformen procesos reales. Soy un apasionado de la tecnología y fiel creyente de que la información tiene que fluir libremente, por lo que me encanta contribuir al OpenSource y en comunidades.

Usando Computer Vision Para Decisiones y Expresiones Artísticas en Entornos Creativos

Uso de un sistema de control gestual para la creación de animaciones / efectos visuales creativos. Exploración de cómo Machine Learning e Inteligencia Artificial pueden facilitar la creación de experiencias inmersivas para entornos de trabajo creativos. Creación de un sistema integral que comunica Python con Unreal Engine 5 para controlar entornos 3D.

----------

Tecnólogo Creativo especializado en el uso de tecnologías emergentes dentro de entornos creativos 2D/3D para diseños visuales. Experiencia de trabajo en Realidad Virtual y Efectos Visuales para cine y TV.

Tus Datos te Están Mintiendo: Búsqueda Semántica Para Encontrar la Verdad

Los modelos de alto rendimiento comienzan con datos de alta calidad, pero encontrar muestras ruidosas, mal etiquetadas o casos límite dentro de conjuntos de datos masivos sigue siendo un gran obstáculo. En esta sesión, exploraremos un enfoque escalable para curar y refinar conjuntos de datos visuales a gran escala utilizando búsqueda semántica impulsada por embeddings basados en transformers.

Al aprovechar la búsqueda por similitud y el aprendizaje de representaciones multimodales, aprenderás a descubrir patrones ocultos, detectar inconsistencias y encontrar casos límite. También discutiremos cómo estas técnicas pueden integrarse en lagos de datos y canalizaciones a gran escala para facilitar la depuración de modelos, la optimización de conjuntos de datos y el desarrollo de modelos fundacionales más robustos en visión por computadora. Únete a nosotros para descubrir cómo la búsqueda semántica está transformando la manera en que construimos y refinamos sistemas de inteligencia artificial.

------------

Paula Ramos tiene un doctorado en Visión por Computador y Aprendizaje Automático, con más de 20 años de experiencia en el campo tecnológico. Desde principios de los años 2000 en Colombia, ha estado desarrollando tecnologías integradas de ingeniería innovadoras, principalmente en Visión por Computador, robótica y Aprendizaje Automático aplicados a la agricultura.

Durante su investigación doctoral y postdoctoral, desplegó múltiples tecnologías de computación en el borde e IoT inteligentes y de bajo costo, diseñadas para agricultores y que pueden ser operadas sin experiencia en sistemas de visión por computador. El objetivo central de la investigación de Paula ha sido desarrollar sistemas y máquinas inteligentes capaces de comprender y recrear el mundo visual que nos rodea para resolver necesidades del mundo real, como las que se presentan en la industria agrícola.

When and Where

June 20\, 2025 \| 9:00 – 11:00 AM Pacific

Virtually over Zoom

IA Generativa con Agentes: Transformando el Desarrollo de Software

La charla explora cómo expandir las capacidades de los LLMs utilizando herramientas externas mediante agentes inteligentes. Veremos cómo esta combinación transforma el desarrollo de software al automatizar tareas y colaboración con la IA.

----------

Antonio Martinez es Ingeniero de Software en Inteligencia Artificial en Intel, con una maestría en Ciencias de la Computación por la Universidad Estatal de Texas. Tiene más de 10 años de experiencia en liderazgo técnico, inteligencia artificial, visión por computador y desarrollo de software.

Trabajadores Digitales: El Futuro del Trabajo Aumentado por Agentes

En esta charla te cuento cómo, junto a mi esposa, desarrollamos una plataforma de agentes basada en LangGraph y LangChain que ha escalado nuestra atención al cliente, aumentado la satisfacción y mejorado la conversión de ventas.

Te mostraré mi arquitectura agentica con el patrón React (Reasoning-Action) + Reflection (self-validation) y cómo este agente es capaz no solo de vender, sino de hacer todo el proceso de costear el delivery, validar pagos y más.

Compartiré ejemplos reales de empresas que ya usan microautomatizaciones low-code/no-code para centrar su esfuerzo en el core del negocio.

Reflexionaremos juntos sobre un mundo laboral hiperautomatizado donde cada uno de nosotros estará potenciado por múltiples agentes digitales.

-----------

Soy Jamilton Quintero, Head de Inteligencia Artificial en Apiux Tecnología, y me apasiona diseñar arquitecturas agenticas que transformen procesos reales. Soy un apasionado de la tecnología y fiel creyente de que la información tiene que fluir libremente, por lo que me encanta contribuir al OpenSource y en comunidades.

Usando Computer Vision Para Decisiones y Expresiones Artísticas en Entornos Creativos

Uso de un sistema de control gestual para la creación de animaciones / efectos visuales creativos. Exploración de cómo Machine Learning e Inteligencia Artificial pueden facilitar la creación de experiencias inmersivas para entornos de trabajo creativos. Creación de un sistema integral que comunica Python con Unreal Engine 5 para controlar entornos 3D.

----------

Tecnólogo Creativo especializado en el uso de tecnologías emergentes dentro de entornos creativos 2D/3D para diseños visuales. Experiencia de trabajo en Realidad Virtual y Efectos Visuales para cine y TV.

Tus Datos te Están Mintiendo: Búsqueda Semántica Para Encontrar la Verdad

Los modelos de alto rendimiento comienzan con datos de alta calidad, pero encontrar muestras ruidosas, mal etiquetadas o casos límite dentro de conjuntos de datos masivos sigue siendo un gran obstáculo. En esta sesión, exploraremos un enfoque escalable para curar y refinar conjuntos de datos visuales a gran escala utilizando búsqueda semántica impulsada por embeddings basados en transformers.

Al aprovechar la búsqueda por similitud y el aprendizaje de representaciones multimodales, aprenderás a descubrir patrones ocultos, detectar inconsistencias y encontrar casos límite. También discutiremos cómo estas técnicas pueden integrarse en lagos de datos y canalizaciones a gran escala para facilitar la depuración de modelos, la optimización de conjuntos de datos y el desarrollo de modelos fundacionales más robustos en visión por computadora. Únete a nosotros para descubrir cómo la búsqueda semántica está transformando la manera en que construimos y refinamos sistemas de inteligencia artificial.

------------

Paula Ramos tiene un doctorado en Visión por Computador y Aprendizaje Automático, con más de 20 años de experiencia en el campo tecnológico. Desde principios de los años 2000 en Colombia, ha estado desarrollando tecnologías integradas de ingeniería innovadoras, principalmente en Visión por Computador, robótica y Aprendizaje Automático aplicados a la agricultura.

Durante su investigación doctoral y postdoctoral, desplegó múltiples tecnologías de computación en el borde e IoT inteligentes y de bajo costo, diseñadas para agricultores y que pueden ser operadas sin experiencia en sistemas de visión por computador. El objetivo central de la investigación de Paula ha sido desarrollar sistemas y máquinas inteligentes capaces de comprender y recrear el mundo visual que nos rodea para resolver necesidades del mundo real, como las que se presentan en la industria agrícola.

When June 19\, 2025 \| 10:00 AM Pacific

When and Where Online. Register for the Zoom.

Multi-Modal Rare Events Detection for SAE L2+ to L4

A burst tire on the highway or a fallen motorbiker occur rarely and thus pose extra efforts to Autonomous vehicles. Methods to tackle such edge cases in road scenarios are explained.

About the Speaker

Wolfgang Schulz is Product Owner for Lidar Perception at Continental. He engages in the automotive industry since 2005. With his team he currently works on components for an SAE L4 stack.

Voxel51 + NVIDIA Omniverse: Exploring the Future of Synthetic Data

Join us for a lightning talk on one of the most exciting frontiers in Visual AI: synthetic data. We’ll showcase a sneak peek of the new integration between FiftyOne and NVIDIA Omniverse, featuring fully synthetic downtown scenes of Santa Jose. NVIDIA Omniverse is enabling the generation of ultra-precise synthetic sensor data, including LiDAR, RADAR, and camera feeds, while FiftyOne is making it easy to extract value from these rich datasets. Come see the future of sensor simulation and dataset curation in action, with pixel-perfect labels to match.

About the Speaker

Daniel Gural is a seasoned Machine Learning Engineer at Voxel51 with a strong passion for empowering Data Scientists and ML Engineers to unlock the full potential of their data.

O-TPT: Orthogonality Constraints for Calibrating Test-time Prompt Tuning in Vision-Language Models

We propose O-TPT, a method to improve the calibration of vision-language models (VLMs) during test-time prompt tuning. While prompt tuning improves accuracy, it often leads to overconfident predictions. O-TPT introduces orthogonality constraints on textual features, enhancing feature separation and significantly reducing calibration error across multiple datasets and model backbones.

About the Speaker

Ashshak Sharifdeen is a visiting Student Researcher at Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, UAE

Advancing MLLMs for 3D Scene Understanding

Recent advances in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown impressive reasoning capabilities in 2D image and video understanding. However, these models still face significant challenges in achieving holistic comprehension of complex 3D scenes. In this talk, we present our recent progress toward enabling global 3D scene understanding for MLLMs. We will cover newly developed benchmarks, evaluation protocols, and methods designed to bridge the gap between language and 3D perception.

About the Speaker

Xiongkun Linghu is a research engineer at the Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI). His research focuses on Multimodal Large Language Models and Embodied Artificial Intelligence, with an emphasis on 3D scene understanding and grounded reasoning.

When June 19\, 2025 \| 10:00 AM Pacific

When and Where Online. Register for the Zoom.

Multi-Modal Rare Events Detection for SAE L2+ to L4

A burst tire on the highway or a fallen motorbiker occur rarely and thus pose extra efforts to Autonomous vehicles. Methods to tackle such edge cases in road scenarios are explained.

About the Speaker

Wolfgang Schulz is Product Owner for Lidar Perception at Continental. He engages in the automotive industry since 2005. With his team he currently works on components for an SAE L4 stack.

Voxel51 + NVIDIA Omniverse: Exploring the Future of Synthetic Data

Join us for a lightning talk on one of the most exciting frontiers in Visual AI: synthetic data. We’ll showcase a sneak peek of the new integration between FiftyOne and NVIDIA Omniverse, featuring fully synthetic downtown scenes of Santa Jose. NVIDIA Omniverse is enabling the generation of ultra-precise synthetic sensor data, including LiDAR, RADAR, and camera feeds, while FiftyOne is making it easy to extract value from these rich datasets. Come see the future of sensor simulation and dataset curation in action, with pixel-perfect labels to match.

About the Speaker

Daniel Gural is a seasoned Machine Learning Engineer at Voxel51 with a strong passion for empowering Data Scientists and ML Engineers to unlock the full potential of their data.

O-TPT: Orthogonality Constraints for Calibrating Test-time Prompt Tuning in Vision-Language Models

We propose O-TPT, a method to improve the calibration of vision-language models (VLMs) during test-time prompt tuning. While prompt tuning improves accuracy, it often leads to overconfident predictions. O-TPT introduces orthogonality constraints on textual features, enhancing feature separation and significantly reducing calibration error across multiple datasets and model backbones.

About the Speaker

Ashshak Sharifdeen is a visiting Student Researcher at Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, UAE

Advancing MLLMs for 3D Scene Understanding

Recent advances in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown impressive reasoning capabilities in 2D image and video understanding. However, these models still face significant challenges in achieving holistic comprehension of complex 3D scenes. In this talk, we present our recent progress toward enabling global 3D scene understanding for MLLMs. We will cover newly developed benchmarks, evaluation protocols, and methods designed to bridge the gap between language and 3D perception.

About the Speaker

Xiongkun Linghu is a research engineer at the Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI). His research focuses on Multimodal Large Language Models and Embodied Artificial Intelligence, with an emphasis on 3D scene understanding and grounded reasoning.

When June 19\, 2025 \| 10:00 AM Pacific

When and Where Online. Register for the Zoom.

Multi-Modal Rare Events Detection for SAE L2+ to L4

A burst tire on the highway or a fallen motorbiker occur rarely and thus pose extra efforts to Autonomous vehicles. Methods to tackle such edge cases in road scenarios are explained.

About the Speaker

Wolfgang Schulz is Product Owner for Lidar Perception at Continental. He engages in the automotive industry since 2005. With his team he currently works on components for an SAE L4 stack.

Voxel51 + NVIDIA Omniverse: Exploring the Future of Synthetic Data

Join us for a lightning talk on one of the most exciting frontiers in Visual AI: synthetic data. We’ll showcase a sneak peek of the new integration between FiftyOne and NVIDIA Omniverse, featuring fully synthetic downtown scenes of Santa Jose. NVIDIA Omniverse is enabling the generation of ultra-precise synthetic sensor data, including LiDAR, RADAR, and camera feeds, while FiftyOne is making it easy to extract value from these rich datasets. Come see the future of sensor simulation and dataset curation in action, with pixel-perfect labels to match.

About the Speaker

Daniel Gural is a seasoned Machine Learning Engineer at Voxel51 with a strong passion for empowering Data Scientists and ML Engineers to unlock the full potential of their data.

O-TPT: Orthogonality Constraints for Calibrating Test-time Prompt Tuning in Vision-Language Models

We propose O-TPT, a method to improve the calibration of vision-language models (VLMs) during test-time prompt tuning. While prompt tuning improves accuracy, it often leads to overconfident predictions. O-TPT introduces orthogonality constraints on textual features, enhancing feature separation and significantly reducing calibration error across multiple datasets and model backbones.

About the Speaker

Ashshak Sharifdeen is a visiting Student Researcher at Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, UAE

Advancing MLLMs for 3D Scene Understanding

Recent advances in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown impressive reasoning capabilities in 2D image and video understanding. However, these models still face significant challenges in achieving holistic comprehension of complex 3D scenes. In this talk, we present our recent progress toward enabling global 3D scene understanding for MLLMs. We will cover newly developed benchmarks, evaluation protocols, and methods designed to bridge the gap between language and 3D perception.

About the Speaker

Xiongkun Linghu is a research engineer at the Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI). His research focuses on Multimodal Large Language Models and Embodied Artificial Intelligence, with an emphasis on 3D scene understanding and grounded reasoning.

When June 19\, 2025 \| 10:00 AM Pacific

When and Where Online. Register for the Zoom.

Multi-Modal Rare Events Detection for SAE L2+ to L4

A burst tire on the highway or a fallen motorbiker occur rarely and thus pose extra efforts to Autonomous vehicles. Methods to tackle such edge cases in road scenarios are explained.

About the Speaker

Wolfgang Schulz is Product Owner for Lidar Perception at Continental. He engages in the automotive industry since 2005. With his team he currently works on components for an SAE L4 stack.

Voxel51 + NVIDIA Omniverse: Exploring the Future of Synthetic Data

Join us for a lightning talk on one of the most exciting frontiers in Visual AI: synthetic data. We’ll showcase a sneak peek of the new integration between FiftyOne and NVIDIA Omniverse, featuring fully synthetic downtown scenes of Santa Jose. NVIDIA Omniverse is enabling the generation of ultra-precise synthetic sensor data, including LiDAR, RADAR, and camera feeds, while FiftyOne is making it easy to extract value from these rich datasets. Come see the future of sensor simulation and dataset curation in action, with pixel-perfect labels to match.

About the Speaker

Daniel Gural is a seasoned Machine Learning Engineer at Voxel51 with a strong passion for empowering Data Scientists and ML Engineers to unlock the full potential of their data.

O-TPT: Orthogonality Constraints for Calibrating Test-time Prompt Tuning in Vision-Language Models

We propose O-TPT, a method to improve the calibration of vision-language models (VLMs) during test-time prompt tuning. While prompt tuning improves accuracy, it often leads to overconfident predictions. O-TPT introduces orthogonality constraints on textual features, enhancing feature separation and significantly reducing calibration error across multiple datasets and model backbones.

About the Speaker

Ashshak Sharifdeen is a visiting Student Researcher at Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, UAE

Advancing MLLMs for 3D Scene Understanding

Recent advances in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown impressive reasoning capabilities in 2D image and video understanding. However, these models still face significant challenges in achieving holistic comprehension of complex 3D scenes. In this talk, we present our recent progress toward enabling global 3D scene understanding for MLLMs. We will cover newly developed benchmarks, evaluation protocols, and methods designed to bridge the gap between language and 3D perception.

About the Speaker

Xiongkun Linghu is a research engineer at the Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI). His research focuses on Multimodal Large Language Models and Embodied Artificial Intelligence, with an emphasis on 3D scene understanding and grounded reasoning.

When June 19\, 2025 \| 10:00 AM Pacific

When and Where Online. Register for the Zoom.

Multi-Modal Rare Events Detection for SAE L2+ to L4

A burst tire on the highway or a fallen motorbiker occur rarely and thus pose extra efforts to Autonomous vehicles. Methods to tackle such edge cases in road scenarios are explained.

About the Speaker

Wolfgang Schulz is Product Owner for Lidar Perception at Continental. He engages in the automotive industry since 2005. With his team he currently works on components for an SAE L4 stack.

Voxel51 + NVIDIA Omniverse: Exploring the Future of Synthetic Data

Join us for a lightning talk on one of the most exciting frontiers in Visual AI: synthetic data. We’ll showcase a sneak peek of the new integration between FiftyOne and NVIDIA Omniverse, featuring fully synthetic downtown scenes of Santa Jose. NVIDIA Omniverse is enabling the generation of ultra-precise synthetic sensor data, including LiDAR, RADAR, and camera feeds, while FiftyOne is making it easy to extract value from these rich datasets. Come see the future of sensor simulation and dataset curation in action, with pixel-perfect labels to match.

About the Speaker

Daniel Gural is a seasoned Machine Learning Engineer at Voxel51 with a strong passion for empowering Data Scientists and ML Engineers to unlock the full potential of their data.

O-TPT: Orthogonality Constraints for Calibrating Test-time Prompt Tuning in Vision-Language Models

We propose O-TPT, a method to improve the calibration of vision-language models (VLMs) during test-time prompt tuning. While prompt tuning improves accuracy, it often leads to overconfident predictions. O-TPT introduces orthogonality constraints on textual features, enhancing feature separation and significantly reducing calibration error across multiple datasets and model backbones.

About the Speaker

Ashshak Sharifdeen is a visiting Student Researcher at Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, UAE

Advancing MLLMs for 3D Scene Understanding

Recent advances in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown impressive reasoning capabilities in 2D image and video understanding. However, these models still face significant challenges in achieving holistic comprehension of complex 3D scenes. In this talk, we present our recent progress toward enabling global 3D scene understanding for MLLMs. We will cover newly developed benchmarks, evaluation protocols, and methods designed to bridge the gap between language and 3D perception.

About the Speaker

Xiongkun Linghu is a research engineer at the Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI). His research focuses on Multimodal Large Language Models and Embodied Artificial Intelligence, with an emphasis on 3D scene understanding and grounded reasoning.

When June 19\, 2025 \| 10:00 AM Pacific

When and Where Online. Register for the Zoom.

Multi-Modal Rare Events Detection for SAE L2+ to L4

A burst tire on the highway or a fallen motorbiker occur rarely and thus pose extra efforts to Autonomous vehicles. Methods to tackle such edge cases in road scenarios are explained.

About the Speaker

Wolfgang Schulz is Product Owner for Lidar Perception at Continental. He engages in the automotive industry since 2005. With his team he currently works on components for an SAE L4 stack.

Voxel51 + NVIDIA Omniverse: Exploring the Future of Synthetic Data

Join us for a lightning talk on one of the most exciting frontiers in Visual AI: synthetic data. We’ll showcase a sneak peek of the new integration between FiftyOne and NVIDIA Omniverse, featuring fully synthetic downtown scenes of Santa Jose. NVIDIA Omniverse is enabling the generation of ultra-precise synthetic sensor data, including LiDAR, RADAR, and camera feeds, while FiftyOne is making it easy to extract value from these rich datasets. Come see the future of sensor simulation and dataset curation in action, with pixel-perfect labels to match.

About the Speaker

Daniel Gural is a seasoned Machine Learning Engineer at Voxel51 with a strong passion for empowering Data Scientists and ML Engineers to unlock the full potential of their data.

O-TPT: Orthogonality Constraints for Calibrating Test-time Prompt Tuning in Vision-Language Models

We propose O-TPT, a method to improve the calibration of vision-language models (VLMs) during test-time prompt tuning. While prompt tuning improves accuracy, it often leads to overconfident predictions. O-TPT introduces orthogonality constraints on textual features, enhancing feature separation and significantly reducing calibration error across multiple datasets and model backbones.

About the Speaker

Ashshak Sharifdeen is a visiting Student Researcher at Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, UAE

Advancing MLLMs for 3D Scene Understanding

Recent advances in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown impressive reasoning capabilities in 2D image and video understanding. However, these models still face significant challenges in achieving holistic comprehension of complex 3D scenes. In this talk, we present our recent progress toward enabling global 3D scene understanding for MLLMs. We will cover newly developed benchmarks, evaluation protocols, and methods designed to bridge the gap between language and 3D perception.

About the Speaker

Xiongkun Linghu is a research engineer at the Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI). His research focuses on Multimodal Large Language Models and Embodied Artificial Intelligence, with an emphasis on 3D scene understanding and grounded reasoning.

When June 19\, 2025 \| 10:00 AM Pacific

When and Where Online. Register for the Zoom.

Multi-Modal Rare Events Detection for SAE L2+ to L4

A burst tire on the highway or a fallen motorbiker occur rarely and thus pose extra efforts to Autonomous vehicles. Methods to tackle such edge cases in road scenarios are explained.

About the Speaker

Wolfgang Schulz is Product Owner for Lidar Perception at Continental. He engages in the automotive industry since 2005. With his team he currently works on components for an SAE L4 stack.

Voxel51 + NVIDIA Omniverse: Exploring the Future of Synthetic Data

Join us for a lightning talk on one of the most exciting frontiers in Visual AI: synthetic data. We’ll showcase a sneak peek of the new integration between FiftyOne and NVIDIA Omniverse, featuring fully synthetic downtown scenes of Santa Jose. NVIDIA Omniverse is enabling the generation of ultra-precise synthetic sensor data, including LiDAR, RADAR, and camera feeds, while FiftyOne is making it easy to extract value from these rich datasets. Come see the future of sensor simulation and dataset curation in action, with pixel-perfect labels to match.

About the Speaker

Daniel Gural is a seasoned Machine Learning Engineer at Voxel51 with a strong passion for empowering Data Scientists and ML Engineers to unlock the full potential of their data.

O-TPT: Orthogonality Constraints for Calibrating Test-time Prompt Tuning in Vision-Language Models

We propose O-TPT, a method to improve the calibration of vision-language models (VLMs) during test-time prompt tuning. While prompt tuning improves accuracy, it often leads to overconfident predictions. O-TPT introduces orthogonality constraints on textual features, enhancing feature separation and significantly reducing calibration error across multiple datasets and model backbones.

About the Speaker

Ashshak Sharifdeen is a visiting Student Researcher at Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, UAE

Advancing MLLMs for 3D Scene Understanding

Recent advances in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown impressive reasoning capabilities in 2D image and video understanding. However, these models still face significant challenges in achieving holistic comprehension of complex 3D scenes. In this talk, we present our recent progress toward enabling global 3D scene understanding for MLLMs. We will cover newly developed benchmarks, evaluation protocols, and methods designed to bridge the gap between language and 3D perception.

About the Speaker

Xiongkun Linghu is a research engineer at the Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI). His research focuses on Multimodal Large Language Models and Embodied Artificial Intelligence, with an emphasis on 3D scene understanding and grounded reasoning.

🎤 Machine learning doesn’t stop at deployment - especially when the #data keeps changing.

At our June PyData Yerevan meetup, we’re diving into concept drift and how to stay ahead of it.

Join Gurgen Hovakimyan, Staff R&D Engineer at Synopsys, as he reveals how to go beyond #static models and build systems that detect, interpret, and adapt to change in real time.

We will be waiting for you 👇

📅 June 19, 2025 🕖 7:00 PM 📍 101N, AUA Najarian Building (11 Dzoragyugh St.) 🔗 Register here: https://lnkd.in/eZjF7T85

Snacks, smart people, and sharp insights - you in?

#pydatayerevan #drift #aua #model #ML